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双向循环神经网络（ Bidirectional recurrent neural networks，BRNN）将两个方向相反的隐藏层连接到同一个输出。通过这种形式的生成式深度学习，输出层可以同时获得来自过去（后向）和未来（前向）状态的信息。双向循环神经网络由Schuster和Paliwal于1997发明，BRNN的出现增加了网络可用的输入信息量。由于要求固定形式的输入数据，多层感知器（MLP）和时间延迟神经网络（TDNN）并不灵活，而标准的循环神经网络（RNNs）具有“因果”结构，即当前的输出只能取决于当前和过去的信息，所以也具有一定的限制。相反，循环神经网络不要求其输入数据的形式，同时其输入数据可以包含未来的信息。
当需要考虑整个输入序列的信息时，双向循环神经网络尤其有用。例如，在手写识别任务中，可以通过考虑前后字母的信息增加对当前字母预测的表现。
双向神经网络的原理是将标准循环神经网络的神经元分成正时间方向（前向）和负时间方向（后向）。这两种状态的输出仅与同样方向状态的输入相连。循环神经网络和双向循环神经网络的一般结构如图所示。通过使用两个时间方向，双向循环神经网络可以使用当前、过去和未来时间下的输入信息，而不像标准的循环神经网络需要通过延迟来使用将来时间的信息。
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维根斯坦的梯子（Wittgenstein's ladder）是在教学上针对技术或是复杂主题的简单解释，解释内容在技术上可能是错的，但可以达到说明的效果。
这个词语出自奥地利哲学家路德维希·维特根斯坦1921年的作品《逻辑哲学论》，其中的命题6.54，他在其中提到虽然他的命题在某程度上是错的，不过这些可以当做梯子，让人可以理解更高层次的概念
在维根斯坦之前的哲学家（像是阿图尔·叔本华及Fritz Mauthner）也用过类似的隐喻。维根斯坦在1930年反对他原来有关「梯子」的概念，他说：
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本鱼分布于西太平洋，包括台湾、菲律宾、印尼、新几内亚、所罗门群岛、帛琉等海域。
本鱼吻短。眼小。口裂大，下颌突出；上下颌、锄骨及腭骨均具齿。体为一致的橘红色，体侧扁，卵圆形，腹部膨大，尾柄明显。头高大，头背缘陡斜。背鳍两个，具3棘，第一背鳍特化为吻触手，呈锥形皮瓣，上有许多细丝状突起，第二硬棘游离，第三硬棘高大，第二背鳍长，具软条12枚；臀鳍具软条6~7枚；腹鳍显然短于胸鳍；尾鳍圆形。基部具有1枚黄缘黑色眼状斑，体表粗糙，被双叉小棘。颏部有肉质小突起。体长可达12公分。
本鱼栖息在珊瑚礁区，为稀有的鱼类。利用吻触手可吸引别种小鱼来觅食，然后出其不意地予以吞食。所产之卵，形成丝状团状，具有漂浮力，为有毒鱼类。
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